CN116447514A - 一种储氢罐智能预警装置及预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了储氢罐智能预警装置及预警方法，包括感知系统、处理单元和预警系统，其中感知系统对储氢罐选定的点位进行多元参数实时感知；感知系统与处理单元相连接将感知的数据传输至处理单元进行分析判断；预警系统通过无线技术连接处理单元接收处理单元发出的预警指令并发出相应的警报信号，智能预警装置和方法通过对储氢罐进行多元参数感知，对多元参数进行数据耦合，通过多元参数之间的物理联系进行相互验证，并对参数阈值和参数变化速率进行实时监测，本发明实现对储氢罐参数异常更加精准的监测判断和更早进行预警，便于及时对储氢罐采取有效的安全防护措施，确保储氢罐的安全可靠，实现对储氢罐的多参数实时监测和预警功能。
Description
技术领域
本发明涉及氢气设备状态检测控制领域，尤其涉及一种储氢罐智能预警装置及预警方法。
背景技术
随着氢能源行业发展，储氢罐越来越多的应用于车辆等生活常见的应用场景中，由于氢气极其活泼，氢在空气环境中的点燃容积百分比范围是4％～75％，在富氧环境中的范围更大，极易点燃。因此这种氢氧聚集的相对密闭的空间，是十分危险的。而储氢罐又存储大量氢气属所以对于储氢罐的安全系数要求极高，需要对储氢罐实时内部环境进行检测和分析并进行智能预警，也需要对储氢罐主体结构上进行实时监测，确定储氢罐主体的健康状态，对储氢罐可能出现的损伤和故障进行预测预警，确保储氢罐主体的安全。
为了提高储氢罐的安全系数，现有技术一般是在储氢罐中仅仅通过在储氢罐内胆上缠绕光纤应变传感器对储氢罐主体进行结构上的实时监测或者对储氢罐内的压力进行实时监测，但是其技术都存在监测方法和监测内容单一，无法对储氢罐整体内部复杂的工作环境进行监测，且单一的检测内容无法完整的反映储氢罐整体的健康状态，也容易存在单因素检测导致虚检、漏检、误报等现象。
发明内容
针对现有技术中存在的不足，本发明提供了一种储氢罐智能预警装置及预警方法，通过对储氢罐进行多元参数感知，更加全面准确的反映储氢罐的健康状态，且通过多元参数耦合，进一步提高了检测的全面性和准确性，同时本发明不仅对储氢罐实时参数数据和参考参数数据进行对比分析判断，还创造性的对参数变化率进行分析判断，进一步完善了储氢罐预警逻辑，解决了现有技术中采用单一传感器监测单一内容来对储氢罐进行健康监测，健康监测的准确地完全取决于单一传感器的检测范围和工作效果，容易出现在虚检、漏检、误报从而导致储氢罐使用存在安全隐患的问题。
本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
一种储氢罐智能预警装置，包括：
感知系统，用于对储氢罐选定的H个点位进行多元参数实时感知，1<H<N；其中N为通过储氢罐罐体表面网格划分总数；
处理单元，与感知系统相连接，用于接收感知系统传输的实时参数数据；
预警系统，与处理单元通过无线模块相连接，用于接收处理单元发出的预警信号；
其中，
所述处理单元在接收的H个点位的多元参数中选取一个主参数，所述处理单元根据H个点位的主参数数值和储氢罐的状态在识别库中选取全部点位的多元参数的参考取值；所述处理单元对H个点位的多元参数根据物理模型反推得到全部点位的反推多元数据，所述处理单元对反推多元数据进行数据耦合得到全部点位的多元参数衍生数据，并和从识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据进行互相验证，若两者差值超过预设阈值处理单元向预警系统发送预警指令；所述处理单元对全部点位的多元参数的衍生数据进行变化速率计算分析，若某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值，处理单元向预警系统发送预警指令。
进一步，所述感知系统包括压力传感器、应变传感器、温度传感器和氢气传感器；所述压力传感器用于检测储氢罐罐体的压力，所述温度传感器用于检测储氢罐罐体的温度，所述氢气传感器用于检测储氢罐外部附近是否存在泄露的氢气；所述储氢罐上安装若干应变传感器，用于检测储氢罐不同点位置的应变；所述压力传感器、应变传感器、温度传感器和氢气传感器分别与处理单元连接。
进一步，所述处理单元包括识别库、参考数据选取模块、数据耦合模块、参数变化率生成模块、逻辑判断模块和无线模块；
所述识别库包含了储氢罐正常运行下所有状态的罐体全部点位的多元参数数据参考取值；
所述参考数据选取模块根据选定的主参数和储氢罐的基本状态在识别库中选取参考数据；
所述数据耦合模块将接收的H个点位的多元参数数据根据物理模型进行反推得到罐体全部点位的多元参数反推数据并进行数据融合，得到罐体全部点位的多元参数的衍生数据；所述参数变化率生成模块用于计算全部点位的多元参数的衍生数据的实时变化率；所述逻辑判断模块将全部点位的多元参数参考数据和全部点位的多元参数衍生数据进行对比逻辑判断、将任意一个点位的多元参数衍生数据的实时变化率进行逻辑判断，并依据判断结果通过无线模块向预警系统发送预警指令。
进一步，所述预警系统包括声光模块和无线接收处理模块；所述无线接收处理模块用于接受处理单元发送的预警指令，所述声光模块根据预警指令执行对应的预警警报。
一种储氢罐智能预警装置的预警方法，包括如下步骤：
基于仿真模型网格划分将储氢罐罐体表面划分为N个网格，每个网格中心代表一个储氢罐点位；任意选取H个监测点位，在每个监测点位分别安装至少一种传感器，用于检测储氢罐罐体的压力、温度、应变和是否存在泄露的氢气；
对储氢罐正常运行下的标准数据采集，设储氢罐M种工作状态，采集M×N×4维的标准数据集和M×N×4维的参数变化率阈值，生成识别库；
采集储氢罐非正常运行下M×N×4维的非正常数据，非正常数据与标准数据通过神经网络模型训练得到基于BP神经网络的罐体数据融合模型；将基于BP神经网络的罐体数据融合模型嵌入至处理单元，与物理模型共同形成数据耦合模块；
通过感知系统对储氢罐H个点位的多元参数数据进行实时监测；在接收的H个点位的多元参数中选取一个主参数，根据H个点位的主参数数值和储氢罐的状态在识别库中选取全部点位的多元参数的参考取值；
对H个点位的多元参数根据物理模型反推得到全部点位的反推多元数据，对反推多元数据进行数据耦合得到全部点位的多元参数衍生数据；计算全部点位的多元参数的衍生数据的实时变化率；
当全部点位的多元参数衍生数据与识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据的差值超过预设阈值时，或若某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值时，进行预警。
进一步，所述基于BP神经网络的罐体数据融合模型的建立，具体为：
采集储氢罐数据得到训练数据集D，所述数据集D包括合集D1和合集D2；其中合集D1包括正常运行下M种状态的标准罐体全部点位的多元参数数据和非正常运行下M种状态的标准罐体全部点位的多元参数数据；合集D2包括正常运行下M种状态中H个点位的多元参数根据物理模型反推得到全部点位的反推多元数据和非正常运行下M种状态中H个点位的多元参数根据物理模型反推得到全部点位的反推多元数据；
从合集D1中选取点位n1处的全部数据D1n1作为神经网络的目标值，从合集D2中选取点位n1处的全部数据D2n1作为神经网络的输入数据，得到神经网络训练数据集Dn1；
神经网络训练数据集Dn1预处理得到数据集Fn1；将数据集Fn1随机分为训练集和测试集；利用数据集Fn1中的训练集数据，结合BP神经网络算法，建立基于BP神经网络的罐体数据融合模型并进行模型测试训练。
进一步，计算全部点位的多元参数的衍生数据的实时变化率具体方法为：将上一时间得到单一参数数据减去当前得到的单一参数数据得到单一参数变化值，在将单一参数变化值除以时间间隔得到单一参数变化值实时的参数变化率。
进一步，预警的指令分为4个等级：
当全部点位的多元参数衍生数据与识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据的差值未超过5％，但是某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出一级预警；
当全部点位的多元参数衍生数据与识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据的差值超过5％，但是某一个参数的变化速率未超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出二级预警；
当全部点位的多元参数衍生数据与识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据的差值超过5％，且某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出三级预警；
当全部点位的多元参数衍生数据为储氢罐的安全范围极限值的90％时，且某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出四级预警。
本发明的有益效果在于：
本发明所述的储氢罐智能预警装置及预警方法，通过对储氢罐进行多元参数感知，更加全面准确的反映储氢罐的健康状态，且通过多元参数耦合，进一步提高了检测的全面性和准确性，同时本发明不仅对储氢罐实时参数数据和参考参数数据进行对比分析判断，还创造性的对参数变化率进行分析判断，进一步完善了储氢罐预警逻辑，解决了现有技术中采用单一传感器监测单一内容来对储氢罐进行健康监测，健康监测的准确地完全取决于单一传感器的检测范围和工作效果，容易出现在虚检、漏检、误报从而导致储氢罐使用存在安全隐患的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，显而易见地还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所述的储氢罐智能预警装置系统框架图。
图2为本发明实施例的处理单元中数据耦合模块流程图。
图3为本发明实施例的处理单元中逻辑判断模块流程图。
图4为本发明实施例的感知系统的结构图。
图中：
1-压力传感器；2-应变传感器；3-温度传感器；4-氢气传感器。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“轴向”、“径向”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1所示，本发明所述的储氢罐智能预警装置，包括感知系统、处理单元和预警系统；所述感知系统用于对储氢罐选定的H个点位进行多元参数实时感知，1<H<N；其中N为通过储氢罐罐体表面网格划分总数；如图4所示，所述感知系统包括压力传感器1、应变传感器2、温度传感器3和氢气传感器4；所述压力传感器1用于检测储氢罐罐体的压力，所述温度传感器3用于检测储氢罐罐体的温度，所述氢气传感器4用于检测储氢罐外部附近是否存在泄露的氢气；所述储氢罐上安装若干应变传感器2，用于检测储氢罐不同点位置的应变；所述压力传感器1、应变传感器2、温度传感器3和氢气传感器4分别与处理单元连接。实施例中所述感知系统用于对储氢罐选定的H个点位进行4个参数实时感知。
所述处理单元与感知系统相连接，用于接收感知系统传输的实时参数数据；所述预警系统与处理单元通过无线模块相连接，用于接收处理单元发出的预警信号；所述处理单元在接收的H个点位的多元参数中选取一个主参数，所述处理单元根据H个点位的主参数数值和储氢罐的状态在识别库中选取全部点位的多元参数的参考取值；所述处理单元对H个点位的多元参数根据物理模型反推得到全部点位的反推多元数据，所述处理单元对反推多元数据进行数据耦合得到全部点位的多元参数衍生数据，并和从识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据进行互相验证，若两者差值超过预设阈值处理单元向预警系统发送预警指令；所述处理单元对全部点位的多元参数的衍生数据进行变化速率计算分析，若某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值，处理单元向预警系统发送预警指令。
所述处理单元包括识别库、参考数据选取模块、数据耦合模块、参数变化率生成模块、逻辑判断模块和无线模块；所述识别库包含了储氢罐正常运行下所有状态的罐体全部点位的多元参数数据参考取值；所述参考数据选取模块根据选定的主参数和储氢罐的基本状态在识别库中选取参考数据；所述数据耦合模块将接收的H个点位的多元参数数据根据物理模型进行反推得到罐体全部点位的多元参数反推数据并进行数据融合，得到罐体全部点位的多元参数的衍生数据；所述参数变化率生成模块用于计算全部点位的多元参数的衍生数据的实时变化率；所述逻辑判断模块将全部点位的多元参数参考数据和全部点位的多元参数衍生数据进行对比逻辑判断、将任意一个点位的多元参数衍生数据的实时变化率进行逻辑判断，并依据判断结果通过无线模块向预警系统发送预警指令。
如图2所示，本发明实施例的处理单元中数据耦模块流程图，处理单元接收的储氢罐压力数据、温度数据、应变数据、氢气数据输入至多元数据耦合模块，模块根据各物理量之间的物理模型将明显异常的数据进行剔除过滤，并对相应的监测装置提醒报错，再将正常数据进行反推演绎得到储氢罐全罐体的数据。
所述预警系统包括声光模块和无线接收处理模块；所述无线接收处理模块用于接受处理单元发送的预警指令，所述声光模块根据预警指令执行对应的预警警报。
如图3所示，本发明所述的储氢罐智能预警装置的方法，包括以下步骤：
S01：基于仿真模型网格划分将储氢罐罐体表面划分为N个网格，每个网格中心代表一个储氢罐点位；任意选取H个监测点位，在每个监测点位分别安装压力传感器1、应变传感器2、温度传感器3和氢气传感器4，用于检测储氢罐罐体的压力、温度、应变和是否存在泄露的氢气；
S02：对储氢罐正常运行下的标准数据采集，设储氢罐M种工作状态，因为有四个物理量，采集M×N×4维的标准数据集和M×N×4维的参数变化率阈值，生成识别库，并将识别库存至处理单元；采集储氢罐非正常运行下M×N×4维的非正常数据，非正常数据与标准数据通过神经网络模型训练得到基于BP神经网络的罐体数据融合模型；将基于BP神经网络的罐体数据融合模型嵌入至处理单元，与物理模型共同形成数据耦合模块；
采集储氢罐数据得到训练数据集D，所述数据集D包括合集D1和合集D2；其中合集D1包括正常运行下M种状态的标准罐体全部点位的多元参数数据和非正常运行下M种状态的标准罐体全部点位的多元参数数据；合集D2包括正常运行下M种状态中H个点位的多元参数根据物理模型反推得到全部点位的反推多元数据和非正常运行下M种状态中H个点位的多元参数根据物理模型反推得到全部点位的反推多元数据；
从合集D1中选取点位n1处的全部数据D1n1作为神经网络的目标值，从合集D2中选取点位n1处的全部数据D2n1作为神经网络的输入数据，得到神经网络训练数据集Dn1；
神经网络训练数据集Dn1预处理得到数据集Fn1；将数据集Fn1随机分为训练集和测试集；利用数据集Fn1中的训练集数据，结合BP神经网络算法，建立基于BP神经网络的罐体数据融合模型并进行模型测试训练。
S03：通过感知系统对储氢罐H个点位的多元参数数据进行实时监测；在接收的H个点位的多元参数中选取一个主参数，根据H个点位的主参数数值和储氢罐的状态在识别库中选取全部点位的多元参数的参考取值；
S04：对H个点位的多元参数根据物理模型反推得到全部点位的反推多元数据，对反推多元数据进行数据耦合得到全部点位的多元参数衍生数据；计算全部点位的多元参数的衍生数据的实时变化率；计算全部点位的多元参数的衍生数据的实时变化率具体方法为：将上一时间得到单一参数数据减去当前得到的单一参数数据得到单一参数变化值，在将单一参数变化值除以时间间隔得到单一参数变化值实时的参数变化率。
S05：当全部点位的多元参数衍生数据与识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据的差值超过预设阈值时，或若某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出预警指令，预警指令分为4个等级：当全部点位的多元参数衍生数据与识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据的差值未超过5％，但是某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出一级预警；
当全部点位的多元参数衍生数据与识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据的差值超过5％，但是某一个参数的变化速率未超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出二级预警；
当全部点位的多元参数衍生数据与识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据的差值超过5％，且某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出三级预警；
当全部点位的多元参数衍生数据为储氢罐的安全范围极限值的90％时，且某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出四级预警。
应当理解，虽然本说明书是按照各个实施例描述的，但并非每个实施例仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施例的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施例或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种储氢罐智能预警装置，其特征在于，包括：
感知系统，用于对储氢罐选定的H个点位进行多元参数实时感知，1<H<N；其中N为通过储氢罐罐体表面网格划分总数；
处理单元，与感知系统相连接，用于接收感知系统传输的实时参数数据；
预警系统，与处理单元通过无线模块相连接，用于接收处理单元发出的预警信号；
其中，
所述处理单元在接收的H个点位的多元参数中选取一个主参数，所述处理单元根据H个点位的主参数数值和储氢罐的状态在识别库中选取全部点位的多元参数的参考取值；所述处理单元对H个点位的多元参数根据物理模型反推得到全部点位的反推多元数据，所述处理单元对反推多元数据进行数据耦合得到全部点位的多元参数衍生数据，并和从识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据进行互相验证，若两者差值超过预设阈值处理单元向预警系统发送预警指令；所述处理单元对全部点位的多元参数的衍生数据进行变化速率计算分析，若某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值，处理单元向预警系统发送预警指令。
2.根据权利要求1所述的储氢罐智能预警装置，其特征在于，所述感知系统包括压力传感器(1)、应变传感器(2)、温度传感器(3)和氢气传感器(4)；所述压力传感器(1)用于检测储氢罐罐体的压力，所述温度传感器(3)用于检测储氢罐罐体的温度，所述氢气传感器(4)用于检测储氢罐外部附近是否存在泄露的氢气；所述储氢罐上安装若干应变传感器(2)，用于检测储氢罐不同点位置的应变；所述压力传感器(1)、应变传感器(2)、温度传感器(3)和氢气传感器(4)分别与处理单元连接。
3.根据权利要求1所述的储氢罐智能预警装置，其特征在于，所述处理单元包括识别库、参考数据选取模块、数据耦合模块、参数变化率生成模块、逻辑判断模块和无线模块；
所述识别库包含了储氢罐正常运行下所有状态的罐体全部点位的多元参数数据参考取值；
所述参考数据选取模块根据选定的主参数和储氢罐的基本状态在识别库中选取参考数据；
所述数据耦合模块将接收的H个点位的多元参数数据根据物理模型进行反推得到罐体全部点位的多元参数反推数据并进行数据融合，得到罐体全部点位的多元参数的衍生数据；所述参数变化率生成模块用于计算全部点位的多元参数的衍生数据的实时变化率；所述逻辑判断模块将全部点位的多元参数参考数据和全部点位的多元参数衍生数据进行对比逻辑判断、将任意一个点位的多元参数衍生数据的实时变化率进行逻辑判断，并依据判断结果通过无线模块向预警系统发送预警指令。
4.根据权利要求1所述的储氢罐智能预警装置，其特征在于，所述预警系统包括声光模块和无线接收处理模块；所述无线接收处理模块用于接受处理单元发送的预警指令，所述声光模块根据预警指令执行对应的预警警报。
5.一种根据权利要求1-4任一项所述的储氢罐智能预警装置的预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
基于仿真模型网格划分将储氢罐罐体表面划分为N个网格，每个网格中心代表一个储氢罐点位；任意选取H个监测点位，在每个监测点位分别安装至少一种传感器，用于检测储氢罐罐体的压力、温度、应变和是否存在泄露的氢气；
对储氢罐正常运行下的标准数据采集，设储氢罐M种工作状态，采集M×N×4维的标准数据集和M×N×4维的参数变化率阈值，生成识别库；
采集储氢罐非正常运行下M×N×4维的非正常数据，非正常数据与标准数据通过神经网络模型训练得到基于BP神经网络的罐体数据融合模型；将基于BP神经网络的罐体数据融合模型嵌入至处理单元，与物理模型共同形成数据耦合模块；
通过感知系统对储氢罐H个点位的多元参数数据进行实时监测；在接收的H个点位的多元参数中选取一个主参数，根据H个点位的主参数数值和储氢罐的状态在识别库中选取全部点位的多元参数的参考取值；
对H个点位的多元参数根据物理模型反推得到全部点位的反推多元数据，对反推多元数据进行数据耦合得到全部点位的多元参数衍生数据；计算全部点位的多元参数的衍生数据的实时变化率；
当全部点位的多元参数衍生数据与识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据的差值超过预设阈值时，或若某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值时，进行预警。
6.根据权利要求5所述的储氢罐智能预警装置的预警方法，其特征在于，所述基于BP神经网络的罐体数据融合模型的建立，具体为：
采集储氢罐数据得到训练数据集D，所述数据集D包括合集D1和合集D2；其中合集D1包括正常运行下M种状态的标准罐体全部点位的多元参数数据和非正常运行下M种状态的标准罐体全部点位的多元参数数据；合集D2包括正常运行下M种状态中H个点位的多元参数根据物理模型反推得到全部点位的反推多元数据和非正常运行下M种状态中H个点位的多元参数根据物理模型反推得到全部点位的反推多元数据；
从合集D1中选取点位n1处的全部数据D1n1作为神经网络的目标值，从合集D2中选取点位n1处的全部数据D2n1作为神经网络的输入数据，得到神经网络训练数据集Dn1；
神经网络训练数据集Dn1预处理得到数据集Fn1；将数据集Fn1随机分为训练集和测试集；利用数据集Fn1中的训练集数据，结合BP神经网络算法，建立基于BP神经网络的罐体数据融合模型并进行模型测试训练。
7.根据权利要求5所述的储氢罐智能预警装置的预警方法，其特征在于，计算全部点位的多元参数的衍生数据的实时变化率具体方法为：将上一时间得到单一参数数据减去当前得到的单一参数数据得到单一参数变化值，在将单一参数变化值除以时间间隔得到单一参数变化值实时的参数变化率。
8.根据权利要求5所述的储氢罐智能预警装置的预警方法，其特征在于，预警的指令分为4个等级：
当全部点位的多元参数衍生数据与识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据的差值未超过5％，但是某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出一级预警；
当全部点位的多元参数衍生数据与识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据的差值超过5％，但是某一个参数的变化速率未超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出二级预警；
当全部点位的多元参数衍生数据与识别库中选取的全部点位的多元参数参考数据的差值超过5％，且某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出三级预警；
当全部点位的多元参数衍生数据为储氢罐的安全范围极限值的90％时，且某一个参数的变化速率超过储氢罐该状态下的预设阈值时，发出四级预警。
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| CN202310386998.2A CN116447514A (zh) | 2023-04-12 | 2023-04-12 | 一种储氢罐智能预警装置及预警方法 |
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| CN116447514A true CN116447514A (zh) | 2023-07-18 |
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2023
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